Zkoumání aplikační účinnosti diagnostických nástrojů umělé inteligence (AI) v lékařském zobrazování (MI) respiračního(R) infekčního (I) onemocnění (D) (AI-MIRID)
12. srpna 2024 aktualizováno: Wen-hong Zhang, Huashan Hospital
Prvořadý význam má včasná identifikace a důrazné varování před akutními respiračními infekčními chorobami.
Předpokladem všech účinných opatření je využití účinných prostředků ke správné diagnóze zdroje infekce v rané fázi.
AI-MID je výzkumná iniciativa, která využívá nástroje umělé inteligence k pomoci při klinické lékařské zobrazovací diagnostice respiračních onemocnění, jejímž cílem je zkrátit čas, který lékaři stráví prohlížením snímků, zvýšit efektivitu práce a zvýšit citlivost a specifičnost detekce zápalu plic, a tím zlepšit míra detekce pneumonie na základní úrovni.
Tento přístup umožňuje přesnou prevenci, přesnou diagnostiku a přesnou léčbu.
Přehled studie
Postavení
Nábor
Intervence / Léčba
Typ studie
Intervenční
Zápis (Odhadovaný)
2000
Fáze
- Nelze použít
Kontakty a umístění
Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.
Studijní kontakt
- Jméno: Wenhong Zhang
- Telefonní číslo: (86)52889999
- E-mail: zhangwenhong@fudan.edu.cn
Studijní místa
-
-
-
Shanghai, Čína, 200040
- Nábor
- Huashan Hospital
-
Kontakt:
- Wenhong Zhang, Professor
- Telefonní číslo: (86)52889999
- E-mail: zhangwenhong@fudan.edu.cn
-
-
Kritéria účasti
Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dítě
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Ano
Popis
Kritéria zahrnutí:
- 1-90 let, pohlaví neuvedeno.
- Vykazuje příznaky infekce dýchacích cest
- Musí mít výsledky etiologického vyšetření
- Musí mít obrazová data;
Kritéria vyloučení:
- Závažné artefakty v lékařských snímcích
- Klinická diagnóza ukazuje na souběžný plicní edém
- Duální přehled má za následek nejasnou diagnózu nebo potenciální chybnou diagnózu
- Jiné situace, které mohou způsobit potíže při čtení filmů, nebo jak určí výzkumník, je účastník studie považován za nevhodného pro zápis.
Studijní plán
Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Primární účel: Diagnostický
- Přidělení: Randomizované
- Intervenční model: Paralelní přiřazení
- Maskování: Žádné (otevřený štítek)
Zbraně a zásahy
Skupina účastníků / Arm |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Žádný zásah: Žádný zásah
Nevměšování
|
|
|
Experimentální: Skupina interpretace lékařského zobrazování založená na umělé inteligenci
Pomocí klinických informací, zobrazovacích dat a odpovídajících etiologických výsledků účastníků studie je vytvořen diagnostický nástroj AI, který specificky rozpoznává lékařské zobrazení hrudníku pacientů a vytváří odpovídající diagnostické závěry.
|
Ve skupině interpretace AI je za použití klinických informací, zobrazovacích dat a odpovídajících etiologických výsledků účastníků studie zaveden diagnostický nástroj AI, který specificky rozpoznává lékařské zobrazení hrudníku pacientů a vytváří odpovídající diagnostické závěry.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Hodnocení diagnostické účinnosti diagnostických nástrojů umělé inteligence v lékařském zobrazování respiračních infekčních chorob
Časové okno: 2 roky
|
K vyhodnocení diagnostické účinnosti počítačově podporovaného detekčního softwaru (CAD) při identifikaci plicních infekcí bude studie využívat následující metody: Kritéria zobrazování: Zkušení radiologové budou interpretovat lékařské zobrazování účastníků studie, které slouží jako zobrazovací standard. Počítačem podporovaná detekce: Současně bude software CAD analyzovat lékařské zobrazení účastníků za účelem generování diagnostických výsledků. Posouzení účinnosti: Přesnost a konzistence softwaru CAD bude hodnocena porovnáním jeho interpretací s diagnózami provedenými radiology. |
2 roky
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Využití nástrojů umělé inteligence pro včasnou identifikaci a vážné varování před respiračními infekčními chorobami
Časové okno: 2 roky
|
Díky integraci lékařského zobrazení účastníků studie s odpovídajícími výsledky detekce respiračních patogenů budou tato data použita jako vstup pro tréninkovou sadu do diagnostického nástroje AI, který mu umožní podstoupit hluboké učení.
Tento proces vytvoří diagnostický nástroj AI založený na zobrazování patogenů.
Po dokončení sběru dat pro retrospektivní i prospektivní části studie plánujeme vyhodnotit progresi onemocnění a prognózu účastníků studie na základě analýzy přežití a prediktivního modelování.
Integrací klinických dat a zobrazovacích dat se snažíme zvýšit přesnost a preciznost modelu prognostického hodnocení.
Model bude průběžně optimalizován podle změn podmínek účastníků studie zapsaných v různých časových obdobích.
|
2 roky
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.
Sponzor
Termíny studijních záznamů
Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
1. dubna 2022
Primární dokončení (Odhadovaný)
1. prosince 2025
Dokončení studie (Odhadovaný)
1. prosince 2026
Termíny zápisu do studia
První předloženo
7. srpna 2024
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
12. srpna 2024
První zveřejněno (Aktuální)
14. srpna 2024
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
14. srpna 2024
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
12. srpna 2024
Naposledy ověřeno
1. srpna 2024
Více informací
Termíny související s touto studií
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- AI-MIRID
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
NE
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Ne
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Ne
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .